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  • リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 株式会社リクルートは、日本国内のHR・販促事業及びグローバル斡旋・販促事業をおこなう事業会社です。リクルートでは、『スタディサプリ』というスマートフォンアプリ、パソコンで利用可能なオンライン学習サービスのデータベースとして Amazon Aurora PostgreSQL を採用しています。 2023 年 5 月にこの Aurora PostgreSQL を Aurora Serverless v2 に変更しました。採用検討から 1.5 ヶ月と短期間で導入を決定しましたが、入念な検証の結果 Aurora の運用負荷を大幅に削減し、サービスの安定運用も実現しています。本ブログは、『スタディサ

      リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services
    • Astro DB

      The database platform for content-driven websites Astro DB is a fully managed SQL database that is fast, lightweight, and ridiculously easy-to-use.

        Astro DB
      • MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ

        MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】 MySQL とその互換 DB のロックやトランザクションの挙動を紹介する入門シリーズ、「第1回 トランザクション分離レベル」 では READ COMMITTED や REPEATABLE READ でどういう挙動になるか紹介しました。 第2回目の今回は MySQL InnoDB のロックモニターの読み方、使い方について解説します。MySQL のロック機構を理解するツールとして便利なのでぜひご一読ください! ★ 第1回 トランザクション分離レベル ★ 第2回 ロックモニターの読み方 ★ 第3回 ロック読み取り、共有ロックと排他ロック ★ 第4回 インテンションロック ★ 第5回 レコードロック ★ 第6回 ギャップロック ★ 第7回 ネクストキーロックと降順インデックス ★ 第8回 共有ロックで発生

          MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第2回ロックモニターの読み方【動画解説付】|技術ブログ|北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
        • 「Astro DB」登場。LibSQLベース、TypeScript ORM搭載、1GBまで無料。静的サイト生成用データベース

          「Astro DB」登場。LibSQLベース、TypeScript ORM搭載、1GBまで無料。静的サイト生成用データベース 静的サイトジェネレータAstro用のデータベースサービス「Astro DB」が登場しました。 簡単にAstroに組み込むことが可能で、Astroのバックエンドデータベースとして、例えばフォームやコメントのデータの入出力、ユーザー認証などに利用可能です。 Introducing: Astro DB Add a hosted database to any Astro project in seconds. Includes a TypeScript ORM, schema manager, and automatic migrations out-of-the-box. Try it today! Every database comes with a generou

            「Astro DB」登場。LibSQLベース、TypeScript ORM搭載、1GBまで無料。静的サイト生成用データベース
          • クラウドサービスセキュリティチェックDB | マネーフォワード Admina

            社内導入の前のセキュリティチェックにご利用いただける、クラウドサービスの基本情報、規約関連、セキュリティ関連機能をまとめたデータベースです。

              クラウドサービスセキュリティチェックDB | マネーフォワード Admina
            • SQLが書けたら分析ができるようになるのか|データ分析とインテリジェンス

              「みんなSQLが書けるようになる」ことは本当にいいことなのかPdM・PM・営業・デザイナーなど、エンジニアやデータ分析者以外の人でもSQLを書くことを奨励している企業を時折見かける。極端な話ではみんながSQLを書けるなんて話もある。そういう話を見るたびに「本当にそれが一番いい方法なのだろうか」と気になっている。 全ての人が全ての仕事ができる、は理想だがそれが無理だから役割を分担しているはずだ。なのになぜかSQLについては誰でもできる、みたいな話になっているのは不思議でならない。 そんなわけで「みんなでSQLを書くことがいいことなのか」ということを改めて考えてみたら長くなった。そこでまずは「SQLが書けると分析ができるようになるのか」を考えてみよう。 SQLが書けたら分析ができるようになるのか「分析ができる」ということ自体が曖昧なので、「分析」という行為に含まれるだろういくつかの部分に分けて

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              • DuckDB as the New jq

                Recently, I’ve been interested in the DuckDB project (like a SQLite geared towards data applications). And one of the amazing features is that it has many data importers included without requiring extra dependencies. This means it can natively read and parse JSON as a database table, among many other formats. I work extensively with JSON day to day, and I often reach for jq when exploring document

                • MySQLユーザー必見!世界の名だたる企業が活用する「TiDB」の特徴と強みに迫る - Qiita Zine

                  2009年に来日後、インフラエンジニアとして経験を積む。その後、約10年間、外資系メーカーでプリセールスなどを経験。2021年よりPingCAP日本法人の立ち上げに伴い、PingCAP Inc.へ入社。現在はPingCAP株式会社の代表取締役社長を務める。 チタンのような堅牢なデータベースを目指して「TiDB」と命名 ――はじめに、読者にそれぞれ自己紹介をお願いします。 Sunny Bains氏(以下、Bains):私は2000年からずっと、データベースのカーネルやストレージエンジンといったコアな部分の開発に取り組んできました。PingCAPにジョインしたのは2022年4月で、現在はクラウドチームに属しています。入社前はオラクルのソフトウェア開発部門のシニアディレクターとして、MySQLの最も大切なエンジンであるInnoDBに関わっていました。 Eric Han氏(以下、Eric):来日し

                    MySQLユーザー必見!世界の名だたる企業が活用する「TiDB」の特徴と強みに迫る - Qiita Zine
                  • Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community

                    6 MIN READ Linux Foundation Launches Open Source Valkey Community The Linux Foundation | 28 March 2024 Community maintainers, contributors, and users will continue collaborative development of an open source, in-memory data store under the new Valkey name. SAN FRANCISCO – MARCH 28, 2024 – Today, the Linux Foundation announced its intent to form Valkey, an open source alternative to the Redis in-me

                    • Raftとは? 仕組みから考える得意なこと苦手なこと/What is Raft? Strengths and Weaknesses Based on Its Mechanism

                      -- 追記-- > termの説明で「今のリーダーが何代目のリーダーかを表す」と書かれていますが、あるterm内でリーダーが1人も選出されないことがあるので、termで何代目のリーダーかは表せなくないですか? https://x.com/11Takanori/status/1801212885873602681 termは必ずしもリーダーを示すものではなく、また票割れや投票前の段階ではリーダーを指すとは限りません。 Raftの論文では > Terms are numbered with consecutive integers. といっており、リーダーかどうかは問いません > log indexは単にlog entriesの中の当該logの位置を示すものなので、「今のリーダー」に言及しないほうが良さそう https://x.com/komamitsu_tw/status/180125035

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                      • Next.jsのlayout.tsxで認証チェックすると情報漏洩するかも

                        Next.jsの認証チェックどこでするか問題 基本的には middleware.ts で行うと思うのですが、肥大化を避けたり、ちょっとした共通処理は layout.tsx に書くこともあるでしょう。今回は layout.tsx で認証チェックをした場合に、実装によっては意図せず認証ユーザにしか表示したくない情報が漏洩してしまうかもしれないケースを紹介します。 問題のあるコード import { redirect } from "next/navigation"; export const dynamic = 'force-dynamic'; function currentUser() { // ここでセッションデータから認証ユーザ情報を取得する関数 // デモ用にログインしていないユーザを再現したいのでfalseを返す return false; } export default fun

                          Next.jsのlayout.tsxで認証チェックすると情報漏洩するかも
                        • Misskeyのパフォーマンス改善の取り組み⁠⁠・2023年11月 | gihyo.jp

                          本連載は分散型マイクロブログ用ソフトウェアMisskeyの開発に関する紹介と、関連するWeb技術について解説を行っています。 Misskeyでは、新機能の追加や改修・バグ修正はもちろんですが、運営者がより少ないコストでサーバーを維持できるよう、Misskeyのスケーラビリティ改善も継続して行っています。 今回はそういった最近のMisskeyのパフォーマンス改善の取り組みについて紹介します。 Fan-out Timeline Misskey v2023.10.0[1]では、以前より検討を重ねていた、タイムラインのアーキテクチャをPull型からPush型に変更する改修を行いました。 Note:MisskeyではこのPush型アーキテクチャ実装を「Misskey®︎ Fanout Timeline Technology™︎ (FTT)」と名付けています。お察しのように、Intel社の技術のネーミ

                            Misskeyのパフォーマンス改善の取り組み⁠⁠・2023年11月 | gihyo.jp
                          • 「できること」よりも「やりたいこと」「なりたい姿」を追求した。DB未経験からPostgreSQLのコミッタになるまで - Findy Engineer Lab

                            こんにちは。澤田雅彦(@masahiko_sawada)と申します。オープンソースのデータベース PostgreSQLのコミッタをしています。2022年からは、Amazon Web Services Japan(以下、AWSジャパン)でソフトウェアエンジニアとしてPostgreSQLの開発をしています。 2013年に業務の一部として始めたPostgreSQLの開発はかれこれ10年以上続き、今ではフルタイムの業務となっています。「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会をいただいたので、本記事では、私がどのようにPostgreSQL開発者のキャリアを選択したのか、なぜ10年以上もの長い間PostgreSQLの開発を続けているのか、などを紹介したいと思います。 データベースを始めるきっかけ 大学生の時は元々教員志望だったのですが、講義で初めてプログラミングを学び、その面白さからエンジニアを目指す

                              「できること」よりも「やりたいこと」「なりたい姿」を追求した。DB未経験からPostgreSQLのコミッタになるまで - Findy Engineer Lab
                            • Prismaでスキーマ変更を行う際のベストプラクティス

                              Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023

                                Prismaでスキーマ変更を行う際のベストプラクティス
                              • Cloudflare Hyperdrive: Access PostgreSQL Databases Globally

                                InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architects. View an example

                                  Cloudflare Hyperdrive: Access PostgreSQL Databases Globally
                                • AWS Aurora MySQL のメンテナンスの準備・実施・振り返りをチーム横断で行った話 - Repro Tech Blog

                                  こんにちは、Sys-Infra Unit の小山です。今回は、AWS Aurora MySQL のメンテナンス準備・実施・振り返りまでを複数チーム横断で行った話を紹介します。 背景と課題 Repro では、AWS Aurora MySQL を利用してサービスを提供しています。Aurora MySQL は、MySQL 互換のリレーショナルデータベースサービスで、Aurora MySQL にも独自のバージョン番号が設定されています。バージョンにはサポート期間が設定されているため、利用しているバージョンのサポート期間が終了する前にはアップデートしておきたいものになります。 今回、Repro で利用している Aurora MySQL のバージョンがサポート終了日に近づいてきたため、バージョンアップデートをする必要がありました。Aurora MySQL のバージョンを上げるには、Aurora MyS

                                    AWS Aurora MySQL のメンテナンスの準備・実施・振り返りをチーム横断で行った話 - Repro Tech Blog
                                  • 【追記有り】Amazon Aurora MySQL Version3でのOnline DDLの落とし穴とその回避方法 - CyberAgent SRG #ca_srg

                                    メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ(SRG)の鬼海 雄太(@fat47)です。 #SRG(Service Reliability Group)は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、Ama

                                      【追記有り】Amazon Aurora MySQL Version3でのOnline DDLの落とし穴とその回避方法 - CyberAgent SRG #ca_srg
                                    • BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ

                                      はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について(導入に代えて) クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり

                                        BigQuery縦持ちデータを動的に横持ちデータにする方法 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
                                      • Rails+PostgreSQL+Apartmentでたった1行の変更がレスポンスタイムを3倍速にした話 - KAYAC engineers' blog

                                        こんにちは! Tech KAYAC Advent Calendar 2023 11日目を担当する荒賀(@ken39arg)です。 在籍期間15年と弊社の中でかなり古参になってしまった私ですが、アドベントカレンダーを年に2本書くのは初めてです。1 今回の内容は、今年7月に無事に成功したお仕事の話で、完了したらブログに書くように言われていたものです。 が、どうしても筆が進まず、のらりくらりと逃げていたのですが、良い年越しをするためにいい加減書いておくか〜という内容です。 TL;DR Rails + PostgreSQL + Apartment という構成のサービスで下記の1行の設定変更コミットを取り込んだ結果・・・ $ git log -n1 -p 64b39f258e9adde2e55752e4f1d5b6be12bcb216 commit 64b39f258e9adde2e55752e4f

                                          Rails+PostgreSQL+Apartmentでたった1行の変更がレスポンスタイムを3倍速にした話 - KAYAC engineers' blog
                                        • プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始/OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」が利用可能、割と実用的【やじうまの杜】

                                            プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始/OpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」が利用可能、割と実用的【やじうまの杜】
                                          • 請求関連テーブルのスキーマ変更をした話 - Feedforce Developer Blog

                                            以前に アプリケーションを停止させずにRDBのスキーマ変更する話 を書きました。 developer.feedforce.jp 今日は、その実践編というか、実例として EC Booster というサービスで請求関連テーブルのスキーマを変更した話をしようと思います。 はじまりのテーブル 元々、 EC Booster の請求を管理するテーブルは、このような形でした。 create_table "monthly_charges", id: :uuid, default: -> { "gen_random_uuid()" }, force: :cascade do |t| t.uuid "shop_id", null: false t.integer "year", null: false t.integer "month", null: false t.datetime "created_at"

                                              請求関連テーブルのスキーマ変更をした話 - Feedforce Developer Blog
                                            • 関数としてのテーブル - 写像と命題関数|ミック

                                              拙著の一つに『おうちで学べるデータベースのきほん』というデータベース初心者向けの入門書がある。2015年刊行なのでそれなりに年月が経っているのだが、ありがたいことに今でもコンスタントに読んでいただいている。 この本の中で「リレーショナルデータベースのテーブルは関数として捉えられる」という話をしているのだが、ある読者の方からそこがよく分からなかった、という質問をいただいた。ちょうどよい機会なので、少しこの点を補足説明しておきたいと思う。 テーブルが関数だと言うとき、二つの含意がある。一つは集合から集合への写像としての意味、もう一つが述語論理における命題関数としての意味である。一般的にテーブルが関数だという場合は、前者の意味で言われることが多い。こちらは関数従属性や正規形の概念にも繋がっていくから、関係モデルの理解という点でも広がりのあるオーソドクスな解釈だ。拙著でもこの意味で説明している。し

                                                関数としてのテーブル - 写像と命題関数|ミック
                                              • [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp

                                                この記事は、『Software Design 2024年6月号』(2024年5月17日発売)の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画&インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」

                                                  [Software Design連動企画] 実践クエリチューニング | gihyo.jp
                                                • TiDBにおけるパフォーマンス検証の進め方とつまづきポイント

                                                  TL;DR TiDBにおけるパフォーマンス検証をどうやって行ったか パフォーマンス検証を行ったときにつまづいた問題とその対応策 TiDBの仕様やアーキテクチャなどの話はありません 前提 対象のDBはAmazon Auroraで稼働中 DBエンジンはMySQL TiDBに移行できないかPoCを実施 DB周りにいろんな課題があり、TiDBで解決できないか検証 TiDB Cloudで検証 本番運用を想定してTiDB Dedicatedを利用 先にお伝えしたいこと TiDB導入したいとか言う前に、今使っているRDBで発生しているスロークエリとかIndex設計を見直した方が良いです笑 理由はこの記事を見てもらえるとわかると思いますw パフォーマンス検証の進め方 1. パフォーマンス検証に利用するクエリを洗い出す 観点としては以下の2つ 実行される頻度が高いSQL 実行速度が遅いSQL(スロークエリ)

                                                    TiDBにおけるパフォーマンス検証の進め方とつまづきポイント
                                                  • BigQuery クエリ - pokutuna

                                                    BigQuery 関連: Colaboratory 標準 SQL 語彙の構造  |  BigQuery  |  Google Cloud リテラル等の仕様 その場でデータを作ってクエリする 動作確認に便利 code:struct.sql SELECT MIN(status) FROM UNNEST([ STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('ng' AS status) ]) 型ほしい時は型を書く code:complex_struct.sql SELECT * FROM UNNEST( ARRAY<STRUCT<count INT64, time TIMESTAMP>>[ STRUCT(3, TIMESTAMP "2020-07-01 10:00:00"), STRUCT(5, TIM

                                                      BigQuery クエリ - pokutuna
                                                    • PostgreSQL LISTEN/NOTIFY, Goを利用したリアルタイム配信

                                                      はじめに 本記事では、PostgreSQLのLISTEN/NOTIFY機能とGoを組み合わせた、メッセージをリアルタイム配信するための仕組み・実装を紹介します。 私たちが開発しているMiROHA eConsentでは本記事で紹介する仕組みを利用して、ユーザが見ている文書のページをリアルタイムに知らせる機能をリリースしました。 MiROHA eConsentは、治験業務支援サービス MiROHAのシステムの一部で 、治験の同意取得プロセスをオンラインのみで完結させることができるプロダクトです。医師とCRC[1]・被験者が同じルームに入室し、ビデオ通話を繋ぎながら治験に関する説明から同意署名、署名した文書のダウンロードまで一気通貫で行うことができます。 MiROHAシステムの全体図。医師/CRCと被験者の間で同意取得ができる機能を提供しているのがMiROHA eConsentになります。 プロ

                                                        PostgreSQL LISTEN/NOTIFY, Goを利用したリアルタイム配信
                                                      • 心穏やかにDBバージョンアップ!ロジカルレプリケーションで安全にバージョンを切り戻せるようにした話

                                                        はじめに みなさん、DBをバージョンアップして酷い目にあったことありますよね? 先日ログラスの本番データベースのバージョンアップをしたのですが、Site Reliability Engineeringの観点で非常に良いトライが出来たので共有します。 PostgreSQLのロジカルレプリケーションを使って、データを最新に保った新旧のインスタンスを用意した。結果的に安心安全にバージョンアップ作業ができました。 データベースのバージョンアップはサービス運用やっていくと絶対にやらないといけない作業ですが、影響範囲は甚大です。この記事では工夫することで、何か問題が起こってもすぐに切り戻すことが出来るという話をします。 このメンテを通じて、ログラスで利用していたAurora PostgreSQLをエンジンバージョン11.19(PG11)から15.2(PG15)にバージョンアップしました。 バージョンア

                                                          心穏やかにDBバージョンアップ!ロジカルレプリケーションで安全にバージョンを切り戻せるようにした話
                                                        • [速報]AWS、読み込み性能も書き込み性能もスケールする「Amazon Aurora Limitless Database」プレビューを発表。AWS re:Invent 2023

                                                          [速報]AWS、読み込み性能も書き込み性能もスケールする「Amazon Aurora Limitless Database」プレビューを発表。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services(AWS)は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」で、新機能を備えたデータベースサービス「Amazon Aurora Limitless Database」のプレビューを発表しました。 Amazon AuroraはMySQLやPostgreSQLなどのリレーショナルデータベースをマネージドサービスとして提供するサービスです。 これまでAmazon Auroraでは、リードレプリカを増やすことで読み込み性能をスケールさせることは可能でしたが、書き込み性能に関してはマスターデータベースを稼働させているインスタンスのみに書き込みを行うため、このインス

                                                            [速報]AWS、読み込み性能も書き込み性能もスケールする「Amazon Aurora Limitless Database」プレビューを発表。AWS re:Invent 2023
                                                          • 待望のリリース!「Notionカレンダー」を使ってみました|rie | 「今すぐ使えるNotion」3/1書籍発売

                                                            あなたのスケジュール管理、もっとスマートにできるかも? GoogleカレンダーとNotionが融合した「Notionカレンダー」のつかい心地をレビューしています。 待望のリリース!「Notionカレンダー」を使ってみました|rie | Notion手帳 @rie_anywhere https://t.co/Yf6yXKUXcY — note (@note_PR) January 30, 2024 表示画面はこんな感じ。デザインが良い〜〜〜どシンプル! ブラウザ画面スマホ画面スマホアプリのウィジェット利用環境は、デスクトップブラウザ、macOS、Windows、iOSがあります。 そして、無料!です。 設定最初に設定のインストラクションが5つ表示されるので、それに沿って設定すればOK。わたしはブラウザ版から設定して、利用しているのはブラウザ版とスマホアプリです。 🟡 インストラクションで表

                                                              待望のリリース!「Notionカレンダー」を使ってみました|rie | 「今すぐ使えるNotion」3/1書籍発売
                                                            • Google、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版に。ローカルで実行できるソフトウェア版も提供

                                                              Google Cloudは、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版を提供開始した。データベースのデータをリアルタイムにAIに反映できる高速なベクトル検索などが可能だ。 Google Cloudは、PostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI機能を組み込んだ新機能「AlloyDB AI」が正式版となったことを発表しました。 AlloyDBはGoogle Cloudのマネージドサービスとして提供されますが、同時に、AlloyDBをローカル環境で実行可能なソフトウェア版の「AlloyDB Omni」でもAlloyDB AIが正式版となりました。 AlloyDB Omniは開発環境などでの利用は無料です。本番環境の利用では有料のサブスクリプション料金が設定されており、Google Cloudによるサポートが提供されます。 企業

                                                                Google、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版に。ローカルで実行できるソフトウェア版も提供
                                                              • Rustによる並列処理でDynamoDBへのデータ投入を20倍高速化してみた

                                                                はじめに 言語として高速だと謳われているRust。そのRustを使用してDynamoDBへのデータ登録処理を直列処理と複数の並列アルゴリズム処理で速度比較してみました。 DynamoDB DynamoDBは公式で以下のように謳われています。 Amazon DynamoDB の応答時間は 1 桁ミリ秒で、最も要求の厳しいアプリケーションでも一貫してこのパフォーマンスを発揮できます。例を挙げると、2022 年の Amazon プライムデーに Amazon DynamoDB は、1 桁ミリ秒のパフォーマンスで、数兆回の API コールに対して 1 秒あたり 1 億 520 万件のリクエストを確実に処理しました。 上記だけみると爆速のようにも思われますが、読み込みと書き込み双方に以下の制限があります。 BatchWriteItemのデータ投入は1回で25リクエストまで、Queryのデータ取得は1回

                                                                  Rustによる並列処理でDynamoDBへのデータ投入を20倍高速化してみた
                                                                • 失敗から学ぶISUCONの正しい歩き方 - 葬送のPostgreSQL - そーだいなるらくがき帳

                                                                  ISUCON13に参加した。 我々のアプローチ、当日の話なんかはチームメイトが書くだろうから自分はざっくり、ここまで1年間チームを組んでくれたチームメイトとの歩みについて書いて行こうと思う。 とはいえ、気になる人もいるかもしれないから置いておく。 github.com チームの始まり 2022/07/23 ISUCON12に出場した自分と @tetsuzawa はFailでscore無しとなり予選敗退した。 新卒1年目の@tetsuzawaが「来年も出ましょう。準備、できることは全部やるんで。」と言って来年も出るか。ってことが決まった。 二人で出たチームの課題は自律したガンガンコードを書けるGoのプロフェッショナルが足りないこと。 だからその日のうちに、ISUCON 12では出題側に回っていて、絶対来年のチームが決まっていない @mackee_w を誘った。 そして当日の反省会をしていた田

                                                                    失敗から学ぶISUCONの正しい歩き方 - 葬送のPostgreSQL - そーだいなるらくがき帳
                                                                  • 今年の汚れ、今年のうちに!MySQLで使っていないインデックスを削除しよう - クラウドワークス エンジニアブログ

                                                                    この記事は クラウドワークス Advent Calendar 2023 シリーズ2 2日目の記事です。 こんにちは。crowdworks.jp SRE チーム 田中(@kangaechu)です。 年末といえば大掃除ですね。 皆さんのデータベースにも使っていないインデックスが溜まっていませんか? お掃除してきれいな新年を迎えましょう。 手順 1. MySQLで使っていないインデックスの一覧を取得 未使用のインデックスは sys.unused_indexes ビューで確認できます。 dev.mysql.com しかし、このビューの元データである performance_schema テーブルは起動時から終了時までのデータしか保持していません。 Tables in the Performance Schema are in-memory tables that use no persistent

                                                                      今年の汚れ、今年のうちに!MySQLで使っていないインデックスを削除しよう - クラウドワークス エンジニアブログ
                                                                    • GitHub - nalgeon/redka: Redis re-implemented with SQLite

                                                                      You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

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                                                                      • Why SQLite Uses Bytecode

                                                                        1. Introduction Every SQL database engine works in roughly the same way: It first translates the input SQL text into a "prepared statement". Then it "executes" the prepared statement to generate a result. A prepared statement is an object that represents the steps needed to accomplish the input SQL. Or, to think of it in another way, the prepared statement is the SQL statement translated into a fo

                                                                        • GitHub - supabase/index_advisor: PostgreSQL Index Advisor

                                                                          You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                            GitHub - supabase/index_advisor: PostgreSQL Index Advisor
                                                                          • 自然言語による説明でSQL文からDBアプリの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」発表

                                                                            オラクルは、自然言語による質問からSQLクエリを生成したり、自然言語で求める機能を説明することでアプリケーションの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」(以下、APEX AI Assitant)を発表しました。 APEX AI Assistantは同社のローコード開発ツールであるOracle APEXの機能として提供されます。Orale APEXはOracle DatabaseはOracle Autonomous Databaseなどを含む同社のOracle Databaseクラウドサービスにおいて無償で利用可能です。 このAPEX AI Assistantを含むOracle APEXの新バージョンは今日から利用可能。 自然言語からSQL文を生成 Oracle APEXでデータベースアプリケーションを開発する場合、まずデータモデルを設定し、デザイナーで画面を作

                                                                              自然言語による説明でSQL文からDBアプリの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」発表
                                                                            • Pinterest社で運用されているText-to-SQLを理解する

                                                                              導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 本記事では、Pinterest社のエンジニアチームが紹介していた、実運用環境におけるText-to-SQLの構築方法に関する記事の紹介をします。 Text-to-SQLを実際の運用レベルで実現するための手法が解説されているので、その内容を解説、そして考察していきたいと思います。 なおこの手法には特に名前などは設定されていなかったので、以降Pinterest社の提案するText-to-SQLをPinterest Text-to-SQLと呼称します。 サマリー Pinterest Text-to-SQLは、RAGのシステムを最適化することで 検索に必要なTableのより正確な抽出 実際に使用されている値に準拠

                                                                                Pinterest社で運用されているText-to-SQLを理解する
                                                                              • ベクトル検索(Vector Search)とは? キーワード検索との違い

                                                                                ベクトル検索(Vector Search)とは? キーワード検索との違い:AI・機械学習の用語辞典 用語「ベクトル検索」について説明。テキストなどのデータを数値ベクトル(埋め込み)として表現し、それらのベクトル間の類似度を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法を指す。Azure OpenAI Serviceの独自データ追加機能で利用可能な「キーワード検索」「ベクトル検索」「ハイブリッド検索」「セマンティック検索」という検索手法の違いについても言及する。 連載目次 用語解説 AI/機械学習/自然言語処理におけるベクトル検索(Vector Search:ベクター検索)とは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルとして表現し、それらのベクトル間の類似度(主にコサイン類似度)を計算することで、関連する情報を見つけ出す検索方法のこと、またその方法による検索のことである。なお、数値ベクトル

                                                                                  ベクトル検索(Vector Search)とは? キーワード検索との違い
                                                                                • Bluesky/GitHub/Calendar/RSSをNotionに同期するbluenotiondbを作った

                                                                                  Notionには同期データベースとしてGitHubやJiraなどを同期できるDBがありますが、任意のサービスには対応していません。 もっと色々なサービスと同期するNotionのデータベースが欲しかったので、bluenotiondbというツールを作りました。 azu/bluenotiondb: Sync Bluesky/GitHub/Calendar/RSS to Notion. bluenotiondbは、色々なサービスからデータを取得してそのデータをNotionのデータベースに追加するツールです。 現状では次のサービスに対応しています。 Bluesky Pull Posts from Bluesky and push to Notion GitHub Activity Pull events of GitHub user and push to Notion Open/Close/Com

                                                                                    Bluesky/GitHub/Calendar/RSSをNotionに同期するbluenotiondbを作った